Flink CDC里哪位有上亿数据量的oracle 同步到 hudi的例子，可以分享一下吗？

在使用Flink CDC将Oracle数据库中的上亿数据量同步到Hudi时，可能会遇到大数据量同步无进展且不报错的情况。以下是基于您提供的知识库资料和场景的详细解答与建议：

1. 问题分析

根据您的描述，可能的原因包括以下几点： - CDC源表配置问题：Oracle CDC连接器需要正确配置table-name、database-name等参数，确保能够捕获到增量数据。 - Flink作业资源不足：大数据量同步对Flink作业的并行度、内存和网络带宽要求较高，可能导致作业卡住。 - Hudi写入性能瓶颈：Hudi在处理大规模数据写入时，可能会因为文件系统（如HDFS或OSS）的I/O性能限制而变慢。 - 日志读取问题：Oracle的CDC依赖于归档日志（Archived Logs），如果日志未正确开启或日志轮转过快，可能导致Flink无法捕获增量数据。

2. 解决方案

2.1 配置Oracle CDC源表

确保Oracle CDC连接器的配置正确，以下是一个示例SQL语句：

CREATE TABLE oracle_source (
    id INT NOT NULL,
    name STRING,
    description STRING,
    weight DECIMAL(10,3)
) WITH (
    'connector' = 'oracle-cdc',
    'hostname' = '<Oracle主机名>',
    'port' = '<端口号>',
    'username' = '<用户名>',
    'password' = '<密码>',
    'database-name' = '<数据库名>',
    'schema-name' = '<模式名>',
    'table-name' = '<表名>',
    'scan.incremental.snapshot.enabled' = 'true' -- 开启增量快照功能
);

重要提示： - 确保scan.incremental.snapshot.enabled设置为true，以支持从checkpoint恢复读取数据。 - 检查Oracle的归档日志是否已启用，并确保日志保留时间足够长。

2.2 调整Flink作业资源配置

对于大数据量同步，建议调整Flink作业的资源配置： - 增加并行度：通过SET parallelism.default = <值>;提高并行度，充分利用集群资源。 - 优化内存分配：为TaskManager和JobManager分配更多内存，避免OOM（Out of Memory）问题。 - 启用Checkpoint：定期保存作业状态，确保在失败时可以从最近的checkpoint恢复。

示例配置：

SET execution.checkpointing.interval = 60000; -- 每60秒触发一次checkpoint
SET execution.checkpointing.mode = EXACTLY_ONCE; -- 确保精确一次语义
SET state.backend = 'rocksdb'; -- 使用RocksDB作为状态后端，适合大规模状态存储

2.3 Hudi写入优化

Hudi在处理大规模数据写入时，可以通过以下方式优化性能： - 调整写入并发：通过hoodie.insert.shuffle.parallelism和hoodie.upsert.shuffle.parallelism参数控制写入并发度。 - 启用小文件合并：通过hoodie.compact.inline和hoodie.cleaner.policy参数减少小文件数量。 - 选择合适的存储格式：推荐使用Parquet格式存储数据，提升读写效率。

示例Hudi表创建语句：

CREATE TABLE hudi_sink (
    id INT NOT NULL,
    name STRING,
    description STRING,
    weight DECIMAL(10,3),
    PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
) WITH (
    'connector' = 'hudi',
    'path' = 'oss://<bucket>/<path>', -- 数据存储路径
    'hoodie.datasource.write.recordkey.field' = 'id', -- 主键字段
    'hoodie.datasource.write.precombine.field' = 'weight', -- 合并字段
    'hoodie.insert.shuffle.parallelism' = '4', -- 插入并发度
    'hoodie.upsert.shuffle.parallelism' = '4' -- 更新并发度
);

2.4 监控与调试

• 监控Flink作业：通过Flink Web UI查看作业的运行状态，重点关注Source和Sink的吞吐量。
• 检查Oracle日志：使用SELECT * FROM v$archived_log;查询归档日志的状态，确保日志未被清理。
• 启用日志级别：将Flink和Hudi的日志级别设置为DEBUG，排查潜在问题。

3. 注意事项

• 版本兼容性：确保使用的flink-sql-connector-oracle-cdc-2.3.0.jar与Flink版本兼容。
• 数据一致性：在大数据量同步过程中，建议使用EXACTLY_ONCE语义，确保数据一致性。
• 资源规划：大数据量同步对计算和存储资源要求较高，建议提前评估资源需求。

4. 总结

通过正确配置Oracle CDC源表、优化Flink作业资源配置、调整Hudi写入参数以及加强监控，可以有效解决大数据量同步无进展的问题。如果问题仍然存在，建议进一步检查Oracle日志和Flink作业日志，定位具体原因。

希望以上内容对您有所帮助！您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。